随着大规模标注数据的发展，，，近年来深度学习技术在语音、、、语言、、、、图像等领域都取得了长足的进步，，，尤其是在计算机视觉领域，，海量的2D图像数据大大地提高了深度学习模型的性能，，，，使其在多个场景成功落地。。
然而，，，，在自动驾驶、、机器人、、、AR、、医疗等应用中，，仅仅依靠2D图像数据无法实现对距离、、、姿态等空间信息的需求，，，因此需要利用3D数据来提供位置、、、形状和几何信息。。。通过3D传感器获取3D数据也成为这些领域取得关键性突破的首选。。
自动驾驶中，，，准确识别和精确定位人、、、车、、、、物等交通对象是车辆在复杂动态环境中能够进行可靠导航、、、、信息决策以及安全驾驶的关键。。。。为确保上述两个任务的顺利开展，，，，无人驾驶车辆通常需要配备多种传感器，，例如相机、、LiDAR。。。
基于相机捕获的图像数据，，能够低成本高效率的识别出交通对象的信息，，，，是感知任务中的常用手段；利用LiDAR提供的密集、、准确的3D点云数据，，能精确的估计自车以及其他交通对象的位置和距离信息，，这是实现安全驾驶的关键所在。。。此外，，，，由于LiDAR对光线变化不敏感，，，，因此，，，，将2D和3D数据相结合，，可有效避免诸如夜晚、、、雨雪天气等恶劣光线环境造成的错误决策。。
在人体姿态预测方面，，，，3D数据可有效解决密集人群、、、运动、、、、遮挡等一系列具有挑战性的任务；即使在已经相对成熟的人脸识别领域，，，，利用3D点云辅助2D图像对活体检测及识别准确率都将带来一定程度的提升，，，，进一步挖掘了人脸识别的发展潜力。。。
从上面的示例中可以看出，，，在自动驾驶、、、运动追踪等诸多应用中，，，，3D数据不仅能促进计算机视觉领域中一些关键技术的突破，，，，还因为多维度信息的存在而意味着更多的可能性。。。。目前，，虽然3D采集技术已经逐步趋于常规化，，，然而数据资源的匮乏仍然是3D数据在深度学习中进一步发展的阻碍之一。。。。弈桔作为在人工智能数据领域深耕16年的服务商，，，，业务覆盖智能语音、、、自然语言理解、、、、计算机视觉等AI全核心领域，，对业务场景需求的理解能力一直走在行业前沿，，在3D数据服务方面也具备显著优势：
首先，，，，3D数据的采集需要有专业的设备支持。。弈桔早在5年前，，就开始引入用于人体扫描、、动作捕捉、、空间扫描等诸多场景的3D数据采集设备，，，为用户的3D物体检测及追踪、、、、3D形状分类等项目提供数据支持，，，，也积累了丰富的项目经验；
其次，，，即使通过项目经验丰富的人员和专业的设备采集到了符合要求的3D数据，，，，在数据处理阶段，，，3D也远比2D的标注复杂的多。。。不仅要求标注人员熟悉项目背景、、、、应用场景、、拥有极佳的空间感知能力，，，还需要基于大量3D数据处理经验进行空间上的判断，，，，以将误差降到更低。。弈桔通过专业的理论知识培训、、、、一对一指导以及大量过往真实案例练习测试，，，培养出一批专业能力强、、、效率高的标注人员；
3D人体数据标注示例
最后，，，弈桔还拥有自主知识产权的3D数据集，，可供客户直接用于机器学习。。其中内部编号为King-IM-072的数据集，，，，包含1000人3D人脸和1000人3D人体姿态数据，，，，性别、、年龄比例均衡，，，包含被采集人多种姿态及表情，，，采集设备的测量精度在亚毫米级别，，，，人体模型的三角面片数量大于40万，，，人脸模型的三角面片数量大于12万，，，每个人脸模型配备一段ARKit视频，，，，提供每一帧对应的3D Mesh, blendshape系数，，，，相机参数，，，人脸pose信息（yaw, roll, pitch, scale, translation）等，，，，可满足3D人脸识别、、、、活体检测、、3D人体姿态检测追踪等多个商业场景需求。。。。
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弈桔作为人工智能数据资源及数据服务供应商，，，，致力于为用户提供工程化数据资源，，，以及数据采集与数据处理等服务。。。。业务覆盖语音识别、、语音合成、、计算机视觉、、、、自然语言处理、、发音词典等技术领域。。。
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